Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Transfer Learning
Fastai to biblioteka głębokiego uczenia oparta na PyTorch, oferująca wysokopoziomowe API, transfer learning oraz warstwową architekturę, która upraszcza rozwój sieci neuronowych dla wizji komputerowej, NLP, danych tabelarycznych i nie tylko. Opracowana przez Jeremy'ego Howarda i Rachel Thomas, Fastai jest projektem open source napędzanym przez społeczność, czyniąc nowoczesną AI dostępną dla wszystkich.
Dostrajanie modelu dostosowuje wstępnie wytrenowane modele do nowych zadań poprzez drobne korekty, zmniejszając zapotrzebowanie na dane i zasoby. Dowiedz się, jak dostrajanie wykorzystuje transfer learning, różne techniki, najlepsze praktyki oraz metryki oceny do efektywnej poprawy wydajności modeli w NLP, komputerowym rozpoznawaniu obrazów i innych dziedzinach.
Few-Shot Learning to podejście w uczeniu maszynowym, które umożliwia modelom dokonywanie trafnych predykcji na podstawie jedynie niewielkiej liczby oznaczonych przykładów. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod nadzorowanych, koncentruje się na uogólnianiu z ograniczonej ilości danych, wykorzystując techniki takie jak meta-learning, transfer learning oraz augmentację danych.
Niedobór danych oznacza brak wystarczających danych do trenowania modeli uczenia maszynowego lub przeprowadzenia kompleksowej analizy, co utrudnia rozwój dokładnych systemów AI. Poznaj przyczyny, skutki i techniki radzenia sobie z niedoborem danych w AI i automatyzacji.
Rozszerzalność AI odnosi się do zdolności systemów sztucznej inteligencji do poszerzania swoich możliwości na nowe domeny, zadania i zbiory danych bez konieczności gruntownego ponownego uczenia, wykorzystując techniki takie jak uczenie transferowe, uczenie wielozadaniowe oraz modułowa budowa dla elastyczności i płynnej integracji.
Uczenie transferowe to zaawansowana technika uczenia maszynowego, która umożliwia ponowne wykorzystanie modeli wytrenowanych do jednego zadania w celu realizacji powiązanego zadania, zwiększając efektywność i wydajność, zwłaszcza gdy dane są ograniczone.
Uczenie transferowe to potężna technika AI/ML, która dostosowuje wstępnie wytrenowane modele do nowych zadań, poprawiając wydajność przy ograniczonych danych i zwiększając efektywność w różnych zastosowaniach, takich jak rozpoznawanie obrazów i NLP.
Zero-Shot Learning to metoda w sztucznej inteligencji, w której model rozpoznaje obiekty lub kategorie danych bez wcześniejszego uczenia się na tych kategoriach, wykorzystując opisy semantyczne lub atrybuty do wyciągania wniosków. Jest to szczególnie przydatne, gdy zebranie danych treningowych jest trudne lub niemożliwe.
